机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析

机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析

作者：i阿极

作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页

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专栏案例：机器学习
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一、实验目的

1.理解逻辑回归原理

2.掌握scikit-learn操作逻辑回归方法

二、实验原理

机器学习是博大精深的，除了我们上一次说的线性回归，还有一类重要的回归就是逻辑回归。逻辑回归其实用于二分分类问题，用于判断一个离散性的特征得到的标签类型的概率。举个例子，你是否喜欢一首歌是通过很多这个歌的特征（如节奏、强度等）来判断的，那么我们的数据集就是各种歌的特征，而返回的结果则是一个非1即0，不是喜欢就是不喜欢的结果：

而机器学习可以做到什么呢？它会通过模型形成一个决策面，在你喜欢和不喜欢的歌之间划出一条分界线，就像这样：

用线性回归的拟合线已经无法很好的表示结果了，这时候就是使用逻辑回归来分类的时候了，而对于Logistic Regression来说，其思想也是基于线性回归（Logistic Regression属于广义线性回归模型）。其公式如下：